什么是强化学习与LLM的结合？
强化学习与大型语言模型（LLM）的结合，是指将强化学习算法应用于LLM的训练或部署过程中，通过设计奖励机制和环境交互，引导模型基于反馈信号学习特定任务的最优行为策略。这种结合使LLM能够超越静态训练数据，在动态场景中自适应优化输出，例如在对 […]
标签： 强化学习
什么是无模型（Model-free）的强化学习？
无模型强化学习（Model-free Reinforcement Learning）是一种强化学习方法，其中智能体不依赖于环境的动态模型（如状态转移概率或奖励函数的具体知识），而是通过直接与环境交互来学习最优策略。智能体通过试错收集经验数据 […]
什么是基于模型（Model-based）的强化学习？
基于模型的强化学习（Model-based Reinforcement Learning）是强化学习的一个重要分支，其中智能体通过学习环境的动态模型（包括状态转移概率和奖励函数）来优化决策策略。与传统Model-free方法不同，它允许智能 […]
什么是逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）？
逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）是强化学习的一个子领域，其核心目标是从观察到的智能体行为数据中推断出潜在的奖励函数。不同于传统强化学习——后者在已知奖励函数下优化策略以最大化累积奖励——I […]
什么是强化学习环境？
强化学习环境是强化学习系统中智能体（agent）与之交互的外部世界或模拟场景，它定义了智能体所处的情境框架。在这个环境中，智能体基于当前状态执行动作，环境则根据动作返回新的状态和相应的奖励信号，从而引导智能体学习最优行为策略；环境的关键要素 […]
什么是模拟环境（Simulation Environment）？
模拟环境（Simulation Environment）是一种通过计算机技术构建的虚拟场景，旨在精确模拟现实世界中的物理规则、动态变化或特定情境，以便人工智能系统能在其中进行训练、测试和优化。它提供了一个安全、可控的平台，让AI通过反复实验 […]
什么是机器人学习？
机器人学习（Robot Learning）是人工智能领域的一个重要分支，专注于通过机器学习技术让机器人从环境交互和经验数据中自主提升行为能力和决策水平。它融合了强化学习、模仿学习等方法，使机器人能够适应新场景、学习复杂任务并优化执行策略，从 […]
什么是对话策略学习（Dialogue Policy Learning）？
对话策略学习（Dialogue Policy Learning）是对话系统中的一个关键机制，它专注于通过机器学习方法学习如何基于当前对话状态选择最优的行动策略，以优化对话流程并实现预定目标，如高效解决用户问题或提升用户体验。该过程通常采用强 […]
什么是Agent（智能体）？
Agent（智能体）在人工智能领域中，指一种能够自主感知环境、处理信息、做出决策并执行行动以达成特定目标的系统或实体。它通过传感器获取外部状态，基于内部模型或学习算法评估选项，并驱动执行器实施行为，从而在动态环境中实现目标导向的适应性操作。 […]
什么是奖励模型（Reward Model）？
奖励模型（Reward Model）是强化学习中的一种关键组件，用于预测代理（Agent）在特定状态下执行动作后所能获得的预期奖励值。它模拟环境的反馈机制，通过量化行为的好坏来指导代理学习最优策略，从而最大化累积奖励。该模型在训练过程中充当 […]